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基于深度学习的花卉智能识别【实战工作坊】
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通过完整的项目流程——从网络爬取花卉图像、数据预处理，到构建并训练深度学习模型，最终实现准确的花卉种类识别，为植物学研究、智能园艺等应用提供有效的技术解决方案。
基于Qwen2.5-VL大模型微调的公式OCR大模型【实战工作坊】
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完整实现从数据规范制定、微调环境配置到模型训练与验证的全流程，打造能够准确识别并理解复杂数学公式结构的专用OCR模型，为学术文献数字化、智能教育等场景提供技术支撑。
农田害虫图像识别【实战工作坊】
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项目将完整涵盖数据增强、环境配置、模型训练到实际应用的全流程，旨在构建一个高精度的害虫自动识别模型，为智慧农业中的病虫害防治提供有效的技术解决方案。
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